麦粉们，知识升级时刻到！出发前，先来个快速小测，巩固下昨天的架构知识吧！最快全部答对的前三名麦粉都将收获20麦豆惊喜奖励！（答案藏在昨天的必须了解的与Al、大模型等相关的专业名词及解释（二）宝藏贴里哦~）速速翻阅，抢麦豆啦！
 AI知识小问答（知识巩固）
1. 哪种革命性的深度学习架构主要依赖注意力机制，并在自然语言处理和计算机视觉领域取得了突破性进展？
A. 循环神经网络 (RNN)
B. 卷积神经网络 (CNN)
C. Transformer 架构
D. 混合专家模型 (MoE)
2. RNN在处理长序列数据时容易遇到梯度消失或爆炸问题，以下哪种是其改进的变体，专门设计来解决这个问题？
A. 全连接层 (Fully Connected Layer)
B. 门控循环单元 (GRU)
C. 位置编码 (Positional Encoding)
D. 长短期记忆网络 (LSTM)
3. 当我们需要处理像社交网络关系图这样具有复杂连接结构的数据时，哪种神经网络架构最为适合？
A. 编码器-解码器架构 (Encoder-Decoder)
B. 多头注意力 (Multi-Head Attention)
C. 图神经网络 (GNN)
D. 自注意力机制 (Self-Attention)
经过一番紧张刺激的小问答挑战，相信大家都已经了解了支撑AI的“硬核”技术，是时候看看这些技术如何在真实商业世界中大显身手了！企业拥抱AI，绝非简单的技术引入，而是一场从战略到执行的系统性变革。想知道企业如何一步步将AI从“工具”升级为“伙伴”甚至“变革者”吗？一起来解锁今天的核心内容！
 企业该如何拥抱AI？企业拥抱AI有哪几个等级？（今日学习）
1.1. 企业如何拥抱AI？
 明确战略定位
企业需清晰规划在AI领域的发展方向，确定AI在整体业务布局中的地位。
 找准应用场景
依据自身业务需求，挖掘能让AI发挥效用的具体业务环节，如销售预测、客户服务等。
 优化业务流程
借助AI对现有业务流程进行梳理、改造与创新，提升流程效率与协同性。
 构建数据基础设施
搭建完善的数据收集、存储、管理和分析体系，为AI应用提供高质量数据支撑。
 加大技术和人才投入
引入先进AI技术，培养或招聘掌握AI技术的专业人才，保障AI应用落地。
1.2. 企业拥抱AI分为以下几个等级
 工具化应用
处于初级阶段，将AI当作辅助工具，用于处理单一、规则明确、重复性高的简单任务，如人力资源部门用AI自动筛选简历，提升基础工作效率。
 流程优化
AI深入嵌入核心业务流程，打破部门壁垒，优化跨部门协作流程，例如零售企业利用AI动态调整库存分配策略，让供应链运作更流畅。
 决策增强
AI参与企业决策过程，凭借数据分析和算法模型，代替部分人类决策工作并提供动态判断建议，像能源公司通过AI平衡电网负荷与发电计划，提升决策科学性。
 系统自治
AI实现端到端的闭环系统运作，能根据环境变化自动调整和优化，达成全链路自动化，如物流企业实现“仓-运-配”全流程无人调度，降低人力干预。
 生态重构
AI发挥高阶影响力，重塑企业商业模式甚至行业生态，创造全新价值网络，实现跨领域融合创新，例如制药公司借助AI加速新药研发并开展分子模拟，开辟新发展路径。
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